图像分类label embedding

时间: 2023-10-26 21:36:14 浏览: 278
图像分类中的标签嵌入是将标签映射到高维向量空间中的过程。这种映射可以通过训练一个神经网络来实现，使得网络的输出是标签的嵌入向量。嵌入向量的维度通常比标签数量要小得多，因此可以在计算上更有效地表示标签。 一种常见的方法是使用预训练的卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，然后将这些特征作为输入，训练一个全连接神经网络来生成标签嵌入。这个全连接网络可以使用诸如交叉熵损失函数等标准的监督学习方法进行训练。 另一种方法是使用无监督学习技术，如自编码器、变分自编码器或生成对抗网络（GAN）来学习标签嵌入。这些方法不需要标注数据，因此可以在没有标注数据的情况下学习嵌入向量。 标签嵌入可以用于许多应用程序，如图像检索、图像分类、图像聚类等。
相关问题

Label Embedding

### Label Embedding 的概念 Label embedding 是一种技术，通过该技术可以将分类标签映射到连续向量空间中的稠密向量表示。这种转换使得机器学习模型能够更好地处理类别型数据，并捕捉不同类标之间的潜在关系[^2]。 ### 实现方法 #### 使用预训练词嵌入初始化 如果标签是单词或者短语形式，则可以直接利用预先训练好的词嵌入（如Word2Vec、GloVe等），将其作为初始权重来构建标签嵌入矩阵。这有助于保留原始词汇间的语义相似度信息。 ```python import numpy as np from gensim.models import KeyedVectors def load_pretrained_embeddings(path_to_model): model = KeyedVectors.load_word2vec_format(path_to_model, binary=True) return {word: vec for word, vec in zip(model.index_to_key, model.vectors)} pretrained_embs = load_pretrained_embeddings('path/to/your/model.bin') label_embedding_matrix = np.array([pretrained_embs[label] if label in pretrained_embs else np.random.rand(300) for label in labels]) ``` #### 自定义训练标签嵌入层 对于特定任务的数据集，也可以单独设计一个神经网络子模块专门用于生成标签的低维特征表达。此过程通常涉及反向传播算法调整参数直至收敛于最优解。 ```python import torch.nn as nn class CustomEmbeddingLayer(nn.Module): def __init__(self, num_labels, emb_dim=50): super(CustomEmbeddingLayer, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(num_labels, emb_dim) def forward(self, x): return self.embedding(x.long()) ``` ### 应用场景 - **多标签分类问题**：当面对多个可能的目标变量时，比如图像标注或是文档主题预测，采用标签嵌入可以帮助提高泛化能力并减少过拟合风险。 - **冷启动推荐系统**：新加入系统的项目缺乏足够的交互记录，在这种情况下借助已有的标签结构来进行物品表征迁移不失为一个好的策略。 - **自然语言处理领域内的序列标记任务**：例如命名实体识别(NER)，句法解析(Syntactic Parsing)等都需要考虑上下文中词语与各类别的关联程度，此时引入标签嵌入能增强模型表现力。

d_in = torch.cat((img.view(img.size(0), -1), self.label_embedding(labels)), -1)是什么意思

这行代码是将图像和标签拼接在一起，形成一个新的输入向量 `d_in`。具体来说，`img.view(img.size(0), -1)`将图像展平成一个一维的张量，然后将其与标签的嵌入向量 `self.label_embedding(labels)` 拼接在一起。拼接是通过 `torch.cat` 函数实现的，-1 表示在最后一个维度上进行拼接，即将图像和标签的嵌入向量按照最后一个维度进行拼接。最终得到的 `d_in` 就是一个维度为 `(batch_size, img_size + label_embedding_size)` 的张量，它将图像和标签信息合并在一起，用于模型的训练和推理。
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import cv2 import numpy as np import torch import insightface from insightface.app import FaceAnalysis from facenet_pytorch import InceptionResnetV1 from PIL import Image import joblib import os import pickle from datetime import datetime import random import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.svm import SVC from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class FaceRecognition: def __init__(self, device=None): self.device = device or torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model_loaded = False self.init_models() def init_models(self): """初始化人脸识别模型""" try: # 初始化ArcFace模型 self.arcface_model = FaceAnalysis() self.arcface_model.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640)) self.arcface_model.load_model("./models/buffalo_l") # 初始化FaceNet模型作为备选 self.facenet_model = InceptionResnetV1( pretrained='vggface2', classify=False, device=self.device ).eval() # 状态标记 self.models_initialized = True print("模型初始化完成") except Exception as e: print(f"模型初始化失败: {str(e)}") self.models_initialized = False def load_classifier(self, model_path): """加载分类器模型""" try: model_data = joblib.load(model_path) self.classifier = model_data['classifier'] self.label_encoder = model_data['label_encoder'] self.dorm_members = model_data['dorm_members'] self.model_loaded = True print(f"分类器加载成功，成员: {', '.join(self.dorm_members)}") return True except Exception as e: print(f"分类器加载失败: {str(e)}") self.model_loaded = False return False def extract_features(self, face_img): """使用ArcFace提取人脸特征""" try: # 将图像从BGR转换为RGB rgb_img = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) faces = self.arcface_model.get(rgb_img) if faces: return faces[0].embedding return None except Exception as e: print(f"特征提取失败: {str(e)}") return None def extract_features_facenet(self, face_img): """使用FaceNet提取人脸特征（备选）""" try: # 转换为PIL图像并预处理 face_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) face_tensor = self.preprocess_face(face_pil).to(self.device) with torch.no_grad(): features = self.facenet_model(face_tensor.unsqueeze(0)).cpu().numpy()[0] return features except Exception as e: print(f"FaceNet特征提取失败: {str(e)}") return None def preprocess_face(self, face_img): """预处理人脸图像""" # 调整大小 face_img = face_img.resize((160, 160)) # 转换为张量并归一化 face_img = np.array(face_img).astype(np.float32) / 255.0 face_img = (face_img - 0.5) / 0.5 # 归一化到[-1, 1] face_img = torch.tensor(face_img).permute(2, 0, 1) # HWC to CHW return face_img def retrain_with_feedback(self, feedback_data): """使用反馈数据重新训练模型""" # 收集原始训练数据 original_features = [] original_labels = [] # 收集特征和标签 for member, embeddings in self.training_data.items(): for emb in embeddings: original_features.append(emb) original_labels.append(member) # 收集反馈数据 feedback_features = [] feedback_labels = [] for feedback in feedback_data: # 获取正确标签 correct_label = feedback.get("correct_label") if not correct_label or correct_label == "unknown": continue # 获取原始图像和人脸位置 image_path = feedback.get("image_path") if not image_path or not os.path.exists(image_path): continue box = feedback.get("box", []) if len(box) != 4: continue # 处理图像 image = cv2.imread(image_path) if image is None: continue # 裁剪人脸区域 x1, y1, x2, y2 = map(int, box) face_img = image[y1:y2, x1:x2] if face_img.size == 0: continue # 提取特征 embedding = self.extract_features(face_img) if embedding is None: continue # 添加到训练数据 feedback_features.append(embedding) feedback_labels.append(correct_label) # 合并数据 all_features = np.vstack([original_features, feedback_features]) all_labels = original_labels + feedback_labels # 重新训练分类器 self.classifier = SVC(kernel='linear', probability=True) self.classifier.fit(all_features, all_labels) # 更新训练数据 self.training_data = {} for label, feature in zip(all_labels, all_features): if label not in self.training_data: self.training_data[label] = [] self.training_data[label].append(feature) # 保存更新后的模型 self.save_updated_model() def recognize(self, image, threshold=0.7): """识别人脸""" if not self.model_loaded or not self.models_initialized: return [], image.copy() # 使用ArcFace检测人脸 rgb_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) faces = self.arcface_model.get(rgb_img) results = [] display_img = image.copy() if faces: for face in faces: # 获取人脸框 x1, y1, x2, y2 = face.bbox.astype(int) # 提取特征 embedding = face.embedding # 预测 probabilities = self.classifier.predict_proba([embedding])[0] max_prob = np.max(probabilities) pred_class = self.classifier.predict([embedding])[0] pred_label = self.label_encoder.inverse_transform([pred_class])[0] # 判断是否为陌生人 if max_prob < threshold or pred_label == 'stranger': label = "陌生人" color = (0, 0, 255) # 红色 else: label = pred_label color = (0, 255, 0) # 绿色 # 保存结果 results.append({ "box": [x1, y1, x2, y2], "label": label, "confidence": max_prob }) # 在图像上绘制结果 cv2.rectangle(display_img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2) cv2.putText(display_img, f"{label} ({max_prob:.2f})", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2) return results, display_img def save_feedback(self, image, detected_box, incorrect_label, correct_label): """保存用户反馈数据""" feedback_dir = "data/feedback_data" os.makedirs(feedback_dir, exist_ok=True) # 创建唯一文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"feedback_{timestamp}.pkl" filepath = os.path.join(feedback_dir, filename) # 准备数据 feedback_data = { "image": image, "detected_box": detected_box, "incorrect_label": incorrect_label, "correct_label": correct_label, "timestamp": timestamp } # 保存数据 with open(filepath, "wb") as f: pickle.dump(feedback_data, f) print(f"反馈数据已保存: {filepath}") return True class TripletFaceDataset(Dataset): """三元组人脸数据集""" def __init__(self, embeddings, labels): self.embeddings = embeddings self.labels = labels self.label_to_indices = {} # 创建标签到索引的映射 for idx, label in enumerate(labels): if label not in self.label_to_indices: self.label_to_indices[label] = [] self.label_to_indices[label].append(idx) def __getitem__(self, index): anchor_label = self.labels[index] # 随机选择正样本 positive_idx = index while positive_idx == index: positive_idx = random.choice(self.label_to_indices[anchor_label]) # 随机选择负样本 negative_label = random.choice([l for l in set(self.labels) if l != anchor_label]) negative_idx = random.choice(self.label_to_indices[negative_label]) return ( self.embeddings[index], self.embeddings[positive_idx], self.embeddings[negative_idx] ) def __len__(self): return len(self.embeddings) class TripletLoss(nn.Module): """三元组损失函数""" def __init__(self, margin=1.0): super(TripletLoss, self).__init__() self.margin = margin def forward(self, anchor, positive, negative): distance_positive = (anchor - positive).pow(2).sum(1) distance_negative = (anchor - negative).pow(2).sum(1) losses = torch.relu(distance_positive - distance_negative + self.margin) return losses.mean() def train_triplet_model(embeddings, labels, epochs=100): """训练三元组模型""" dataset = TripletFaceDataset(embeddings, labels) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) model = nn.Sequential( nn.Linear(embeddings.shape[1], 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 128) ) criterion = TripletLoss(margin=0.5) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(epochs): total_loss = 0.0 for anchor, positive, negative in dataloader: optimizer.zero_grad() anchor_embed = model(anchor) positive_embed = model(positive) negative_embed = model(negative) loss = criterion(anchor_embed, positive_embed, negative_embed) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() print(f"Epoch {epoch + 1}/{epochs}, Loss: {total_loss / len(dataloader):.4f}") return model 2025-06-24 14:30:04,454 - ERROR - 重新训练失败: 'FaceRecognition' object has no attribute 'training_data'

同时，我们注意到在retrain_with_feedback方法中，重新训练分类器后，我们更新了training_data，但是没有更新label_encoder和dorm_members。因为新加入的反馈数据可能包含新的类别（成员），所以我们需要...

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dorm_face_recognition_gui.py代码如下： import pickle import sys import os import cv2 import numpy as np import torch from PyQt5.QtWidgets import QListWidget, QProgressDialog from facenet_pytorch import MTCNN, InceptionResnetV1 from PIL import Image from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QPushButton, QLabel, QFileDialog, QComboBox, QSlider, QMessageBox, QTextEdit, QGroupBox, QScrollArea, QDialog, QDialogButtonBox, QTableWidget, QTableWidgetItem, QHeaderView, QGridLayout) from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon, QFont, QColor import joblib import logging import json from datetime import datetime 在 dorm_face_recognition_gui.py 顶部添加导入 from face_recognition import FaceRecognition 配置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=‘%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s’) logger = logging.getLogger(name) class FeedbackDialog(QDialog): “”“反馈对话框”“” def __init__(self, parent=None, last_results=None, dorm_members=None): super().__init__(parent) self.setWindowTitle("识别错误反馈") self.setFixedSize(500, 400) self.last_results = last_results or [] self.dorm_members = dorm_members or [] self.init_ui() def init_ui(self): layout = QVBoxLayout(self) # 添加当前识别结果 result_label = QLabel("当前识别结果:") layout.addWidget(result_label) # 使用表格显示结果 self.results_table = QTableWidget() self.results_table.setColumnCount(4) self.results_table.setHorizontalHeaderLabels(["ID", "识别结果", "置信度", "位置和大小"]) self.results_table.setSelectionBehavior(QTableWidget.SelectRows) self.results_table.setEditTriggers(QTableWidget.NoEditTriggers) # 填充表格数据 self.results_table.setRowCount(len(self.last_results)) for i, result in enumerate(self.last_results): x, y, w, h = result["box"] self.results_table.setItem(i, 0, QTableWidgetItem(str(i + 1))) self.results_table.setItem(i, 1, QTableWidgetItem(result["label"])) self.results_table.setItem(i, 2, QTableWidgetItem(f"{result['confidence']:.2f}")) self.results_table.setItem(i, 3, QTableWidgetItem(f"({x}, {y}) - {w}x{h}")) # 设置表格样式 self.results_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) self.results_table.verticalHeader().setVisible(False) layout.addWidget(self.results_table) # 添加正确身份选择 correct_layout = QGridLayout() correct_label = QLabel("正确身份:") correct_layout.addWidget(correct_label, 0, 0) self.correct_combo = QComboBox() self.correct_combo.addItem("选择正确身份", None) for member in self.dorm_members: self.correct_combo.addItem(member, member) self.correct_combo.addItem("陌生人", "stranger") self.correct_combo.addItem("不在列表中", "unknown") correct_layout.addWidget(self.correct_combo, 0, 1) # 添加备注 note_label = QLabel("备注:") correct_layout.addWidget(note_label, 1, 0) self.note_text = QTextEdit() self.note_text.setPlaceholderText("可添加额外说明...") self.note_text.setMaximumHeight(60) correct_layout.addWidget(self.note_text, 1, 1) layout.addLayout(correct_layout) # 添加按钮 button_box = QDialogButtonBox(QDialogButtonBox.Ok | QDialogButtonBox.Cancel) button_box.accepted.connect(self.accept) button_box.rejected.connect(self.reject) layout.addWidget(button_box) def get_selected_result(self): """获取选择的识别结果""" selected_row = self.results_table.currentRow() if selected_row >= 0 and selected_row < len(self.last_results): return self.last_results[selected_row] return None def get_feedback_data(self): """获取反馈数据""" selected_result = self.get_selected_result() if not selected_result: return None return { "timestamp": datetime.now().isoformat(), "original_label": selected_result["label"], "correct_label": self.correct_combo.currentData(), "confidence": selected_result["confidence"], "box": selected_result["box"], # 保存完整的框信息 "note": self.note_text.toPlainText().strip() } class FaceRecognitionSystem(QMainWindow): def init(self): super().init() self.setWindowTitle(“寝室人脸识别系统”) self.setGeometry(100, 100, 1200, 800) # 初始化变量 self.model_loaded = False self.camera_active = False self.video_capture = None self.timer = QTimer() self.current_image = None self.last_results = [] # 存储上次识别结果 self.dorm_members = [] # 寝室成员列表 # 创建主界面 self.main_widget = QWidget() self.setCentralWidget(self.main_widget) self.layout = QHBoxLayout(self.main_widget) # 左侧控制面板 - 占40%宽度 self.control_panel = QWidget() self.control_layout = QVBoxLayout(self.control_panel) self.control_layout.setAlignment(Qt.AlignTop) self.control_panel.setMaximumWidth(400) self.layout.addWidget(self.control_panel, 40) # 40%宽度 # 右侧图像显示区域 - 占60%宽度 self.image_panel = QWidget() self.image_layout = QVBoxLayout(self.image_panel) self.image_label = QLabel() self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.image_label.setMinimumSize(800, 600) self.image_label.setStyleSheet("background-color: #333; border: 1px solid #555;") self.image_layout.addWidget(self.image_label) self.layout.addWidget(self.image_panel, 60) # 60%宽度 # 状态栏 self.status_bar = self.statusBar() self.status_bar.showMessage("系统初始化中...") # 初始化人脸识别器 - 关键修复 self.face_recognition = FaceRecognition() # 初始化UI组件 self.init_ui() # 添加工具栏（必须在UI初始化后） self.toolbar = self.addToolBar('工具栏') # 添加反馈按钮 self.add_feedback_button() # 初始化模型 self.init_models() def init_ui(self): """初始化用户界面组件""" # 标题 title_label = QLabel("寝室人脸识别系统") title_label.setFont(QFont("Arial", 18, QFont.Bold)) title_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) title_label.setStyleSheet("color: #2c3e50; padding: 10px;") self.control_layout.addWidget(title_label) # 模型加载 model_group = QGroupBox("模型设置") model_layout = QVBoxLayout(model_group) self.load_model_btn = QPushButton("加载模型") self.load_model_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-open")) self.load_model_btn.setStyleSheet("background-color: #3498db;") self.load_model_btn.clicked.connect(self.load_model) model_layout.addWidget(self.load_model_btn) self.model_status = QLabel("模型状态: 未加载") model_layout.addWidget(self.model_status) self.control_layout.addWidget(model_group) # 在模型设置部分添加重新训练按钮 self.retrain_btn = QPushButton("重新训练模型") self.retrain_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("view-refresh")) self.retrain_btn.setStyleSheet("background-color: #f39c12;") self.retrain_btn.clicked.connect(self.retrain_model) self.retrain_btn.setEnabled(False) # 初始不可用 model_layout.addWidget(self.retrain_btn) # 识别设置 settings_group = QGroupBox("识别设置") settings_layout = QVBoxLayout(settings_group) # 置信度阈值 threshold_layout = QHBoxLayout() threshold_label = QLabel("置信度阈值:") threshold_layout.addWidget(threshold_label) self.threshold_slider = QSlider(Qt.Horizontal) self.threshold_slider.setRange(0, 100) self.threshold_slider.setValue(70) self.threshold_slider.valueChanged.connect(self.update_threshold) threshold_layout.addWidget(self.threshold_slider) self.threshold_value = QLabel("0.70") threshold_layout.addWidget(self.threshold_value) settings_layout.addLayout(threshold_layout) # 显示选项 display_layout = QHBoxLayout() display_label = QLabel("显示模式:") display_layout.addWidget(display_label) self.display_combo = QComboBox() self.display_combo.addItems(["原始图像", "检测框", "识别结果"]) self.display_combo.setCurrentIndex(2) display_layout.addWidget(self.display_combo) settings_layout.addLayout(display_layout) self.control_layout.addWidget(settings_group) # 识别功能 recognition_group = QGroupBox("识别功能") recognition_layout = QVBoxLayout(recognition_group) # 图片识别 self.image_recognition_btn = QPushButton("图片识别") self.image_recognition_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("image-x-generic")) self.image_recognition_btn.setStyleSheet("background-color: #9b59b6;") self.image_recognition_btn.clicked.connect(self.open_image) self.image_recognition_btn.setEnabled(False) recognition_layout.addWidget(self.image_recognition_btn) # 摄像头识别 self.camera_recognition_btn = QPushButton("启动摄像头识别") self.camera_recognition_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("camera-web")) self.camera_recognition_btn.setStyleSheet("background-color: #e74c3c;") self.camera_recognition_btn.clicked.connect(self.toggle_camera) self.camera_recognition_btn.setEnabled(False) recognition_layout.addWidget(self.camera_recognition_btn) self.control_layout.addWidget(recognition_group) # 结果展示区域 - 使用QTextEdit替代QLabel results_group = QGroupBox("识别结果") results_layout = QVBoxLayout(results_group) self.results_text = QTextEdit() self.results_text.setReadOnly(True) self.results_text.setFont(QFont("Microsoft YaHei", 12)) # 使用支持中文的字体 self.results_text.setStyleSheet("background-color: #f8f9fa; border: 1px solid #ddd; padding: 10px;") self.results_text.setPlaceholderText("识别结果将显示在这里") # 添加滚动区域 scroll_area = QScrollArea() scroll_area.setWidgetResizable(True) scroll_area.setWidget(self.results_text) results_layout.addWidget(scroll_area) self.control_layout.addWidget(results_group, 1) # 占据剩余空间 # 系统信息 info_group = QGroupBox("系统信息") info_layout = QVBoxLayout(info_group) self.device_label = QLabel(f"计算设备: {'GPU' if torch.cuda.is_available() else 'CPU'}") info_layout.addWidget(self.device_label) self.model_info = QLabel("加载模型以显示信息") info_layout.addWidget(self.model_info) self.control_layout.addWidget(info_group) # 退出按钮 exit_btn = QPushButton("退出系统") exit_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("application-exit")) exit_btn.clicked.connect(self.close) exit_btn.setStyleSheet("background-color: #ff6b6b; color: white;") self.control_layout.addWidget(exit_btn) def add_feedback_button(self): """添加反馈按钮到界面""" # 创建反馈按钮 self.feedback_button = QPushButton("提供反馈", self) self.feedback_button.setFixedSize(120, 40) # 设置固定大小 self.feedback_button.setStyleSheet( "QPushButton {" " background-color: #4CAF50;" " color: white;" " border-radius: 5px;" " font-weight: bold;" "}" "QPushButton:hover {" " background-color: #45a049;" "}" ) # 连接按钮点击事件 self.feedback_button.clicked.connect(self.open_feedback_dialog) # 添加到工具栏 self.toolbar.addWidget(self.feedback_button) def open_feedback_dialog(self): """打开反馈对话框""" if not self.last_results: QMessageBox.warning(self, "无法反馈", "没有可反馈的识别结果") return dialog = FeedbackDialog( self, last_results=self.last_results, dorm_members=self.dorm_members ) if dialog.exec_() == QDialog.Accepted: feedback_data = dialog.get_feedback_data() if feedback_data: # 修复：调用 FaceRecognition 实例的 save_feedback 方法 selected_result = dialog.get_selected_result() if selected_result: # 获取检测框 detected_box = [ selected_result["box"][0], selected_result["box"][1], selected_result["box"][0] + selected_result["box"][2], selected_result["box"][1] + selected_result["box"][3] ] # 调用保存反馈方法 self.face_recognition.save_feedback( self.current_image, detected_box, feedback_data["original_label"], feedback_data["correct_label"] ) QMessageBox.information(self, "反馈提交", "感谢您的反馈！数据已保存用于改进模型") else: QMessageBox.warning(self, "反馈错误", "未选择要反馈的人脸结果") def init_models(self): """初始化模型组件""" # 设置设备 self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.device_label.setText(f"计算设备: {'GPU' if torch.cuda.is_available() else 'CPU'}") # 初始化人脸检测器 try: self.detector = MTCNN( keep_all=True, post_process=False, device=self.device ) self.status_bar.showMessage("MTCNN 检测器初始化完成") logger.info("MTCNN 检测器初始化完成") except Exception as e: self.status_bar.showMessage(f"MTCNN 初始化失败: {str(e)}") logger.error(f"MTCNN 初始化失败: {str(e)}") return # 初始化人脸特征提取器 try: self.embedder = InceptionResnetV1( pretrained='vggface2', classify=False, device=self.device ).eval() self.status_bar.showMessage("FaceNet 特征提取器初始化完成") logger.info("FaceNet 特征提取器初始化完成") except Exception as e: self.status_bar.showMessage(f"FaceNet 初始化失败: {str(e)}") logger.error(f"FaceNet 初始化失败: {str(e)}") def load_model(self): """加载预训练的SVM分类器""" options = QFileDialog.Options() file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择模型文件", "", "模型文件 (*.pkl);;所有文件 (*)", options=options ) if file_path: try: # 加载模型 model_data = joblib.load(file_path) self.classifier = model_data['classifier'] self.label_encoder = model_data['label_encoder'] self.dorm_members = model_data['dorm_members'] # 启用重新训练按钮 self.retrain_btn.setEnabled(True) # 更新UI状态 self.model_loaded = True self.model_status.setText("模型状态: 已加载") self.model_info.setText(f"寝室成员: {', '.join(self.dorm_members)}") self.image_recognition_btn.setEnabled(True) self.camera_recognition_btn.setEnabled(True) # 状态栏消息 self.status_bar.showMessage(f"模型加载成功: {os.path.basename(file_path)}") # 显示成功消息 QMessageBox.information( self, "模型加载", f"模型加载成功！\n识别成员: {len(self.dorm_members)}人\n置信度阈值: {self.threshold_slider.value() / 100:.2f}" ) except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "加载错误", f"模型加载失败: {str(e)}") self.status_bar.showMessage(f"模型加载失败: {str(e)}") def update_threshold(self, value): """更新置信度阈值""" threshold = value / 100 self.threshold_value.setText(f"{threshold:.2f}") self.status_bar.showMessage(f"置信度阈值更新为: {threshold:.2f}") def open_image(self): """打开图片文件进行识别""" if not self.model_loaded: QMessageBox.warning(self, "警告", "请先加载模型！") return options = QFileDialog.Options() file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择识别图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png);;所有文件 (*)", options=options ) if file_path: # 读取图片 image = cv2.imread(file_path) if image is None: QMessageBox.critical(self, "错误", "无法读取图片文件！") return # 保存当前图片 self.current_image = image.copy() # 进行识别 self.recognize_faces(image) def toggle_camera(self): """切换摄像头状态""" if not self.model_loaded: QMessageBox.warning(self, "警告", "请先加载模型！") return if not self.camera_active: # 尝试打开摄像头 self.video_capture = cv2.VideoCapture(0) if not self.video_capture.isOpened(): QMessageBox.critical(self, "错误", "无法打开摄像头！") return # 启动摄像头 self.camera_active = True self.camera_recognition_btn.setText("停止摄像头识别") self.camera_recognition_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("media-playback-stop")) self.timer.timeout.connect(self.process_camera_frame) self.timer.start(30) # 约33 FPS self.status_bar.showMessage("摄像头已启动") else: # 停止摄像头 self.camera_active = False self.camera_recognition_btn.setText("启动摄像头识别") self.camera_recognition_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("camera-web")) self.timer.stop() if self.video_capture: self.video_capture.release() self.status_bar.showMessage("摄像头已停止") def process_camera_frame(self): """处理摄像头帧""" ret, frame = self.video_capture.read() if ret: # 保存当前帧 self.current_image = frame.copy() # 进行识别 self.recognize_faces(frame) def retrain_model(self): """使用反馈数据重新训练模型""" # 获取所有反馈数据 feedback_dir = os.path.join(os.getcwd(), "data", "feedback_data") # 修复1：支持多种文件扩展名 feedback_files = [] for f in os.listdir(feedback_dir): filepath = os.path.join(feedback_dir, f) if os.path.isfile(filepath) and (f.endswith('.pkl') or f.endswith('.json')): feedback_files.append(f) # 修复2：添加目录存在性检查 if not os.path.exists(feedback_dir): QMessageBox.warning(self, "目录不存在", f"反馈数据目录不存在: {feedback_dir}") return if not feedback_files: QMessageBox.information(self, "无反馈数据", "没有找到反馈数据，无法重新训练") return # 确认对话框 reply = QMessageBox.question( self, '确认重新训练', f"将使用 {len(feedback_files)} 条反馈数据重新训练模型。此操作可能需要几分钟时间，确定继续吗？", QMessageBox.Yes | QMessageBox.No, QMessageBox.No ) if reply != QMessageBox.Yes: return try: # 创建进度对话框 progress = QProgressDialog("正在重新训练模型...", "取消", 0, len(feedback_files), self) progress.setWindowTitle("模型重新训练") progress.setWindowModality(Qt.WindowModal) progress.setMinimumDuration(0) progress.setValue(0) # 收集所有反馈数据 feedback_data = [] for i, filename in enumerate(feedback_files): filepath = os.path.join(feedback_dir, filename) # 修复3：根据文件扩展名使用不同的加载方式 if filename.endswith('.pkl'): with open(filepath, 'rb') as f: # 二进制模式读取 data = pickle.load(f) elif filename.endswith('.json'): with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) else: continue # 跳过不支持的文件类型 feedback_data.append(data) progress.setValue(i + 1) QApplication.processEvents() # 保持UI响应 if progress.wasCanceled(): return progress.setValue(len(feedback_files)) # 重新训练模型 self.status_bar.showMessage("正在重新训练模型...") # 修复4：添加详细的日志记录 logger.info(f"开始重新训练，使用 {len(feedback_data)} 条反馈数据") # 调用重新训练方法 success = self.face_recognition.retrain_with_feedback(feedback_data) if success: # 更新UI状态 self.model_status.setText("模型状态: 已重新训练") self.dorm_members = self.face_recognition.dorm_members self.model_info.setText(f"寝室成员: {', '.join(self.dorm_members)}") # 保存更新后的模型 model_path = os.path.join("models", "updated_model.pkl") self.face_recognition.save_updated_model(model_path) QMessageBox.information(self, "训练完成", "模型已成功使用反馈数据重新训练！") else: QMessageBox.warning(self, "训练失败", "重新训练过程中出现问题") except Exception as e: logger.error(f"重新训练失败: {str(e)}") QMessageBox.critical(self, "训练错误", f"重新训练模型时出错: {str(e)}") def recognize_faces(self, image): """识别人脸并在图像上标注结果""" # 清空上次结果 self.last_results = [] # 转换为 PIL 图像 pil_image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 检测人脸 boxes, probs, _ = self.detector.detect(pil_image, landmarks=True) # 获取显示选项 display_mode = self.display_combo.currentIndex() # 准备显示图像 display_image = image.copy() # 如果没有检测到人脸 if boxes is None: if display_mode == 2: # 识别结果模式 cv2.putText(display_image, "未检测到人脸", (20, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) self.results_text.setText("未检测到人脸") else: # 提取每个人脸 faces = [] for box in boxes: x1, y1, x2, y2 = box face = pil_image.crop((x1, y1, x2, y2)) faces.append(face) # 提取特征 embeddings = [] if faces and self.model_loaded: # 批量处理所有人脸 face_tensors = [self.preprocess_face(face) for face in faces] if face_tensors: face_tensors = torch.stack(face_tensors).to(self.device) with torch.no_grad(): embeddings = self.embedder(face_tensors).cpu().numpy() # 处理每个人脸 for i, (box, prob) in enumerate(zip(boxes, probs)): x1, y1, x2, y2 = box w, h = x2 - x1, y2 - y1 # 在图像上绘制结果 if display_mode == 0: # 原始图像 # 不绘制任何内容 pass elif display_mode == 1: # 检测框 # 绘制人脸框 cv2.rectangle(display_image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2) elif display_mode == 2: # 识别结果 # 绘制人脸框 color = (0, 255, 0) # 绿色 # 如果有嵌入向量，则进行识别 if i < len(embeddings): # 预测 probabilities = self.classifier.predict_proba([embeddings[i]])[0] max_prob = np.max(probabilities) pred_class = self.classifier.predict([embeddings[i]])[0] pred_label = self.label_encoder.inverse_transform([pred_class])[0] # 获取置信度阈值 threshold = self.threshold_slider.value() / 100 # 判断是否为陌生人 if max_prob < threshold or pred_label == 'stranger': label = "陌生人" color = (0, 0, 255) # 红色 else: label = pred_label color = (0, 255, 0) # 绿色 # 保存结果用于文本显示 - 修复：保存完整的框信息 result = { "box": [int(x1), int(y1), int(x2 - x1), int(y2 - y1)], # [x, y, width, height] "label": label, "confidence": max_prob } self.last_results.append(result) # 绘制标签 cv2.rectangle(display_image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), color, 2) cv2.putText(display_image, f"{label} ({max_prob:.2f})", (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2) else: # 无法识别的处理 cv2.rectangle(display_image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 165, 255), 2) cv2.putText(display_image, "处理中...", (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 165, 255), 2) # 更新结果文本 self.update_results_text() # 在图像上显示FPS（摄像头模式下） if self.camera_active: fps = self.timer.interval() if fps > 0: cv2.putText(display_image, f"FPS: {1000 / fps:.1f}", (20, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 255), 2) # 显示图像 self.display_image(display_image) def update_results_text(self): """更新结果文本区域""" if not self.last_results: self.results_text.setText("未识别到任何人脸") return # 构建结果文本 result_text = "识别结果：" for i, result in enumerate(self.last_results, 1): x, y, w, h = result["box"] label = result["label"] confidence = result["confidence"] # 处理中文显示问题 if label in self.dorm_members: result_text += ( f"人脸 #{i}: " f"寝室成员 - {label}
" f"位置: ({x}, {y}), 大小: {w}x{h}, 置信度: {confidence:.2f}" ) else: result_text += ( f"人脸 #{i}: " f"陌生人
" f"位置: ({x}, {y}), 大小: {w}x{h}, 置信度: {confidence:.2f}" ) self.results_text.setHtml(result_text) def preprocess_face(self, face_img): """预处理人脸图像""" # 调整大小 face_img = face_img.resize((160, 160)) # 转换为张量并归一化 face_img = np.array(face_img).astype(np.float32) / 255.0 face_img = (face_img - 0.5) / 0.5 # 归一化到[-1, 1] face_img = torch.tensor(face_img).permute(2, 0, 1) # HWC to CHW return face_img def display_image(self, image): """在QLabel中显示图像""" # 将OpenCV图像转换为Qt格式 height, width, channel = image.shape bytes_per_line = 3 * width q_img = QImage(image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped() # 缩放图像以适应标签 pixmap = QPixmap.fromImage(q_img) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled( self.image_label.width(), self.image_label.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation )) def closeEvent(self, event): """关闭事件处理""" if self.camera_active: self.timer.stop() if self.video_capture: self.video_capture.release() # 确认退出 reply = QMessageBox.question( self, '确认退出', "确定要退出系统吗？", QMessageBox.Yes | QMessageBox.No, QMessageBox.No ) if reply == QMessageBox.Yes: event.accept() else: event.ignore() if name == “main”: app = QApplication(sys.argv) # 设置全局异常处理 def handle_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback): """全局异常处理""" import traceback error_msg = "".join(traceback.format_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback)) print(f"未捕获的异常:\n{error_msg}") # 记录到文件 with open("error.log", "a") as f: f.write(f"\n\n{datetime.now()}:\n{error_msg}") # 显示给用户 QMessageBox.critical(None, "系统错误", f"发生未处理的异常:\n{str(exc_value)}") sys.exit(1) sys.excepthook = handle_exception window = FaceRecognitionSystem() window.show() sys.exit(app.exec_()) face_model.py代码如下：import os os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’] = ‘3’ # 禁用 TensorFlow 日志（如果仍有依赖） import cv2 import numpy as np import time import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import joblib import logging import sys import glob from facenet_pytorch import MTCNN, InceptionResnetV1 from PIL import Image import gc 配置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=‘%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s’) logger = logging.getLogger(name) def check_gpu_environment(): “”“检查 GPU 环境”“” print(“=” * 60) print(“GPU 环境检查”) print(“=” * 60) # 检查 CUDA 是否可用 print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}") print(f"CUDA 可用: {torch.cuda.is_available()}") if torch.cuda.is_available(): print(f"GPU 数量: {torch.cuda.device_count()}") for i in range(torch.cuda.device_count()): print(f"GPU {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}") print(f" 显存总量: {torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory / 1024 ** 3:.2f} GB") print("=" * 60) class FaceDataset(Dataset): “”“人脸数据集类”“” def __init__(self, data_dir, min_samples=10, transform=None): self.data_dir = data_dir self.transform = transform self.faces = [] self.labels = [] self.label_map = {} self.dorm_members = [] self._load_dataset(min_samples) def _load_dataset(self, min_samples): """加载数据集""" # 遍历每个成员文件夹 for member_dir in os.listdir(self.data_dir): member_path = os.path.join(self.data_dir, member_dir) if not os.path.isdir(member_path): continue # 记录寝室成员 self.dorm_members.append(member_dir) self.label_map[member_dir] = len(self.label_map) # 遍历成员的所有照片 member_faces = [] for img_file in os.listdir(member_path): img_path = os.path.join(member_path, img_file) try: # 使用 PIL 加载图像 img = Image.open(img_path).convert('RGB') member_faces.append(img) except Exception as e: logger.warning(f"无法加载图像 {img_path}: {str(e)}") # 确保每个成员有足够样本 if len(member_faces) < min_samples: logger.warning(f"{member_dir} 只有 {len(member_faces)} 个有效样本，至少需要 {min_samples} 个") continue # 添加成员数据 self.faces.extend(member_faces) self.labels.extend([self.label_map[member_dir]] * len(member_faces)) # 添加陌生人样本 stranger_faces = self._generate_stranger_samples(len(self.faces) // 4) self.faces.extend(stranger_faces) self.labels.extend([len(self.label_map)] * len(stranger_faces)) self.label_map['stranger'] = len(self.label_map) logger.info(f"数据集加载完成: {len(self.faces)} 个样本, {len(self.dorm_members)} 个成员") def _generate_stranger_samples(self, num_samples): """生成陌生人样本""" stranger_faces = [] # 使用公开数据集的人脸作为陌生人 # 这里使用 LFW 数据集作为示例（实际项目中应使用真实数据） for _ in range(num_samples): # 生成随机噪声图像（实际应用中应使用真实陌生人照片） random_face = Image.fromarray(np.uint8(np.random.rand(160, 160, 3) * 255)) stranger_faces.append(random_face) return stranger_faces def __len__(self): return len(self.faces) def __getitem__(self, idx): face = self.faces[idx] label = self.labels[idx] if self.transform: face = self.transform(face) return face, label class DormFaceRecognizer: “”“寝室人脸识别系统 (PyTorch 实现)”“” def __init__(self, threshold=0.7, device=None): # 设置设备 self.device = device or ('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') logger.info(f"使用设备: {self.device}") # 初始化人脸检测器 self.detector = MTCNN( keep_all=True, post_process=False, device=self.device ) logger.info("MTCNN 检测器初始化完成") # 初始化人脸特征提取器 self.embedder = InceptionResnetV1( pretrained='vggface2', classify=False, device=self.device ).eval() # 设置为评估模式 logger.info("FaceNet 特征提取器初始化完成") # 初始化其他组件 self.classifier = None self.label_encoder = None self.threshold = threshold self.dorm_members = [] # 数据预处理 self.transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((160, 160)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5]) ]) def create_dataset(self, data_dir, min_samples=10, batch_size=32, num_workers=4): """创建数据集""" dataset = FaceDataset( data_dir, min_samples=min_samples, transform=self.transform ) # 保存成员信息 self.dorm_members = dataset.dorm_members self.label_encoder = LabelEncoder().fit( list(dataset.label_map.keys()) + ['stranger'] ) # 创建数据加载器 dataloader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers, pin_memory=True ) return dataset, dataloader def extract_features(self, dataloader): """提取人脸特征向量""" embeddings = [] labels = [] logger.info("开始提取特征...") start_time = time.time() with torch.no_grad(): for batch_idx, (faces, batch_labels) in enumerate(dataloader): # 移动到设备 faces = faces.to(self.device) # 提取特征 batch_embeddings = self.embedder(faces) # 保存结果 embeddings.append(batch_embeddings.cpu().numpy()) labels.append(batch_labels.numpy()) # 每10个批次打印一次进度 if (batch_idx + 1) % 10 == 0: elapsed = time.time() - start_time logger.info(f"已处理 {batch_idx + 1}/{len(dataloader)} 批次, 耗时: {elapsed:.2f}秒") # 合并结果 embeddings = np.vstack(embeddings) labels = np.hstack(labels) logger.info(f"特征提取完成: {embeddings.shape[0]} 个样本, 耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒") return embeddings, labels def train_classifier(self, embeddings, labels): """训练 SVM 分类器""" logger.info("开始训练分类器...") start_time = time.time() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( embeddings, labels, test_size=0.2, random_state=42 ) # 创建并训练 SVM 分类器 self.classifier = SVC(kernel='linear', probability=True, C=1.0) self.classifier.fit(X_train, y_train) # 评估模型 y_pred = self.classifier.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) logger.info(f"分类器训练完成, 准确率: {accuracy:.4f}, 耗时: {time.time() - start_time:.2f}秒") return accuracy def recognize_face(self, image): """识别单张图像中的人脸""" # 转换为 PIL 图像 if isinstance(image, np.ndarray): image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 检测人脸 boxes, probs, landmarks = self.detector.detect(image, landmarks=True) recognitions = [] if boxes is not None: # 提取每个人脸 faces = [] for box in boxes: x1, y1, x2, y2 = box face = image.crop((x1, y1, x2, y2)) faces.append(face) # 预处理人脸 face_tensors = torch.stack([self.transform(face) for face in faces]).to(self.device) # 提取特征 with torch.no_grad(): embeddings = self.embedder(face_tensors).cpu().numpy() # 预测 probabilities = self.classifier.predict_proba(embeddings) pred_classes = self.classifier.predict(embeddings) for i, (box, prob) in enumerate(zip(boxes, probs)): max_prob = np.max(probabilities[i]) pred_label = self.label_encoder.inverse_transform([pred_classes[i]])[0] # 判断是否为陌生人 if max_prob < self.threshold or pred_label == 'stranger': recognitions.append(("陌生人", max_prob, box)) else: recognitions.append((pred_label, max_prob, box)) return recognitions def save_model(self, file_path): """保存模型""" model_data = { 'classifier': self.classifier, 'label_encoder': self.label_encoder, 'threshold': self.threshold, 'dorm_members': self.dorm_members } joblib.dump(model_data, file_path) logger.info(f"模型已保存至: {file_path}") def load_model(self, file_path): """加载模型""" model_data = joblib.load(file_path) self.classifier = model_data['classifier'] self.label_encoder = model_data['label_encoder'] self.threshold = model_data['threshold'] self.dorm_members = model_data['dorm_members'] logger.info(f"模型已加载，寝室成员: {', '.join(self.dorm_members)}") def main(): “”“主函数”“” print(f"[{time.strftime(‘%H:%M:%S’)}] 程序启动") # 检查 GPU 环境 check_gpu_environment() # 检查并创建必要的目录 os.makedirs('data/dorm_faces', exist_ok=True) # 初始化识别器 try: recognizer = DormFaceRecognizer(threshold=0.6) logger.info("人脸识别器初始化成功") except Exception as e: logger.error(f"初始化失败: {str(e)}") print("程序将在10秒后退出...") time.sleep(10) return # 数据集路径 data_dir = "data/dorm_faces" # 检查数据集是否存在 if not os.path.exists(data_dir) or not os.listdir(data_dir): logger.warning(f"数据集目录 '{data_dir}' 不存在或为空") print("请创建以下结构的目录:") print("dorm_faces/") print("├── 成员1/") print("│ ├── 照片1.jpg") print("│ ├── 照片2.jpg") print("│ └── ...") print("├── 成员2/") print("│ └── ...") print("└── ...") print("\n程序将在10秒后退出...") time.sleep(10) return # 步骤1: 创建数据集 try: dataset, dataloader = recognizer.create_dataset( data_dir, min_samples=10, batch_size=64, num_workers=4 ) except Exception as e: logger.error(f"数据集创建失败: {str(e)}") return # 步骤2: 提取特征 try: embeddings, labels = recognizer.extract_features(dataloader) except Exception as e: logger.error(f"特征提取失败: {str(e)}") return # 步骤3: 训练分类器 try: accuracy = recognizer.train_classifier(embeddings, labels) except Exception as e: logger.error(f"分类器训练失败: {str(e)}") return # 保存模型 model_path = "models/dorm_face_model_pytorch.pkl" try: recognizer.save_model(model_path) except Exception as e: logger.error(f"模型保存失败: {str(e)}") # 测试识别 test_image_path = "test_photo.jpg" if not os.path.exists(test_image_path): logger.warning(f"测试图片 '{test_image_path}' 不存在，跳过识别测试") else: logger.info(f"正在测试识别: {test_image_path}") try: test_image = cv2.imread(test_image_path) if test_image is None: logger.error(f"无法读取图片: {test_image_path}") else: recognitions = recognizer.recognize_face(test_image) if not recognitions: logger.info("未检测到人脸") else: # 在图像上绘制结果 for name, confidence, box in recognitions: x1, y1, x2, y2 = box label = f"{name} ({confidence:.2f})" color = (0, 255, 0) if name != "陌生人" else (0, 0, 255) # 绘制矩形框 cv2.rectangle(test_image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), color, 2) # 绘制标签 cv2.putText(test_image, label, (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2) # 显示结果 cv2.imshow("人脸识别结果", test_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 保存结果图像 result_path = "recognition_result_pytorch.jpg" cv2.imwrite(result_path, test_image) logger.info(f"识别结果已保存至: {result_path}") except Exception as e: logger.error(f"人脸识别失败: {str(e)}") logger.info("程序执行完成") if name == “main”: main() face_recognition.py代码如下：import json import cv2 import numpy as np import torch import insightface from insightface.app import FaceAnalysis from facenet_pytorch import InceptionResnetV1 from PIL import Image import joblib import os import pickle from datetime import datetime import random import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.svm import SVC from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class FaceRecognition: def init(self, device=None): self.device = device or torch.device(‘cuda’ if torch.cuda.is_available() else ‘cpu’) self.model_loaded = False self.training_data = {} # 初始化 training_data 属性 self.dorm_members = [] # 初始化 dorm_members 属性 self.label_encoder = LabelEncoder() # 初始化标签编码器 self.init_models() def init_models(self): """初始化人脸识别模型""" try: # 初始化ArcFace模型 - 使用正确的方法 self.arcface_model = FaceAnalysis(providers=['CPUExecutionProvider']) self.arcface_model.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640)) # 初始化FaceNet模型作为备选 self.facenet_model = InceptionResnetV1( pretrained='vggface2', classify=False, device=self.device ).eval() # 状态标记 self.models_initialized = True print("模型初始化完成") except Exception as e: print(f"模型初始化失败: {str(e)}") self.models_initialized = False def load_classifier(self, model_path): """加载分类器模型""" try: model_data = joblib.load(model_path) self.classifier = model_data['classifier'] self.label_encoder = model_data['label_encoder'] self.dorm_members = model_data['dorm_members'] # 确保加载training_data self.training_data = model_data.get('training_data', {}) self.model_loaded = True print(f"分类器加载成功，成员: {', '.join(self.dorm_members)}") print(f"训练数据包含 {len(self.training_data)} 个类别") return True except Exception as e: print(f"分类器加载失败: {str(e)}") self.model_loaded = False return False def extract_features(self, face_img): """使用ArcFace提取人脸特征""" try: if face_img.size == 0: print("错误：空的人脸图像") return None # 将图像从BGR转换为RGB rgb_img = cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) faces = self.arcface_model.get(rgb_img) if faces: return faces[0].embedding print("未检测到人脸特征") return None except Exception as e: print(f"特征提取失败: {str(e)}") return None def extract_features_facenet(self, face_img): """使用FaceNet提取人脸特征（备选）""" try: # 转换为PIL图像并预处理 face_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(face_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) face_tensor = self.preprocess_face(face_pil).to(self.device) with torch.no_grad(): features = self.facenet_model(face_tensor.unsqueeze(0)).cpu().numpy()[0] return features except Exception as e: print(f"FaceNet特征提取失败: {str(e)}") return None def preprocess_face(self, face_img): """预处理人脸图像""" # 调整大小 face_img = face_img.resize((160, 160)) # 转换为张量并归一化 face_img = np.array(face_img).astype(np.float32) / 255.0 face_img = (face_img - 0.5) / 0.5 # 归一化到[-1, 1] face_img = torch.tensor(face_img).permute(2, 0, 1) # HWC to CHW return face_img def retrain_with_feedback(self, feedback_data): """使用反馈数据重新训练模型""" # 检查是否有原始训练数据 if not self.training_data: print("错误：没有可用的原始训练数据") return False # 收集原始训练数据 original_features = [] original_labels = [] # 收集特征和标签 for member, embeddings in self.training_data.items(): for emb in embeddings: original_features.append(emb) original_labels.append(member) # 收集反馈数据 feedback_features = [] feedback_labels = [] for feedback in feedback_data: # 获取正确标签 correct_label = feedback.get("correct_label") if not correct_label or correct_label == "unknown": continue # 获取原始图像和人脸位置 image_path = feedback.get("image_path", "") if not image_path or not os.path.exists(image_path): print(f"图像路径无效: {image_path}") continue box = feedback.get("box", []) if len(box) != 4: print(f"无效的人脸框: {box}") continue # 处理图像 image = cv2.imread(image_path) if image is None: print(f"无法读取图像: {image_path}") continue # 裁剪人脸区域 x1, y1, x2, y2 = map(int, box) face_img = image[y1:y2, x1:x2] if face_img.size == 0: print(f"裁剪后的人脸图像为空: {image_path}") continue # 提取特征 embedding = self.extract_features(face_img) if embedding is None: print(f"无法提取特征: {image_path}") continue # 添加到训练数据 feedback_features.append(embedding) feedback_labels.append(correct_label) print(f"添加反馈数据: {correct_label} - {image_path}") # 检查是否有有效的反馈数据 if not feedback_features: print("错误：没有有效的反馈数据") return False # 合并数据 all_features = np.vstack([original_features, feedback_features]) all_labels = original_labels + feedback_labels # 重新训练分类器 self.classifier = SVC(kernel='linear', probability=True) self.classifier.fit(all_features, all_labels) # 更新标签编码器 self.label_encoder = LabelEncoder() self.label_encoder.fit(all_labels) # 更新寝室成员列表 self.dorm_members = list(self.label_encoder.classes_) # 更新训练数据 self.training_data = {} for label, feature in zip(all_labels, all_features): if label not in self.training_data: self.training_data[label] = [] self.training_data[label].append(feature) print(f"重新训练完成! 新模型包含 {len(self.dorm_members)} 个成员") return True def recognize(self, image, threshold=0.7): """识别人脸""" if not self.model_loaded or not self.models_initialized: return [], image.copy() # 使用ArcFace检测人脸 rgb_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) faces = self.arcface_model.get(rgb_img) results = [] display_img = image.copy() if faces: for face in faces: # 获取人脸框 x1, y1, x2, y2 = face.bbox.astype(int) # 提取特征 embedding = face.embedding # 预测 probabilities = self.classifier.predict_proba([embedding])[0] max_prob = np.max(probabilities) pred_class = self.classifier.predict([embedding])[0] pred_label = self.label_encoder.inverse_transform([pred_class])[0] # 判断是否为陌生人 if max_prob < threshold or pred_label == 'stranger': label = "陌生人" color = (0, 0, 255) # 红色 else: label = pred_label color = (0, 255, 0) # 绿色 # 保存结果 results.append({ "box": [x1, y1, x2, y2], "label": label, "confidence": max_prob }) # 在图像上绘制结果 cv2.rectangle(display_img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2) cv2.putText(display_img, f"{label} ({max_prob:.2f})", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, color, 2) return results, display_img def save_feedback(self, image, detected_box, incorrect_label, correct_label): """保存用户反馈数据 - 改进为保存图像路径而非完整图像""" feedback_dir = "data/feedback_data" os.makedirs(feedback_dir, exist_ok=True) # 创建唯一文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") # 保存人脸图像 face_img_dir = os.path.join(feedback_dir, "faces") os.makedirs(face_img_dir, exist_ok=True) face_img_path = os.path.join(face_img_dir, f"face_{timestamp}.jpg") # 裁剪并保存人脸区域 x1, y1, x2, y2 = map(int, detected_box) # 修复1：确保裁剪区域有效 if y2 > y1 and x2 > x1: face_img = image[y1:y2, x1:x2] if face_img.size > 0: cv2.imwrite(face_img_path, face_img) else: logger.warning(f"裁剪的人脸区域无效: {detected_box}") face_img_path = None else: logger.warning(f"无效的检测框: {detected_box}") face_img_path = None # 保存反馈元数据 filename = f"feedback_{timestamp}.json" # 修复2：使用JSON格式 filepath = os.path.join(feedback_dir, filename) # 准备数据 feedback_data = { "image_path": face_img_path, # 保存路径而非完整图像 "detected_box": detected_box, "incorrect_label": incorrect_label, "correct_label": correct_label, "timestamp": timestamp } # 修复3：使用JSON保存便于阅读和调试 with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(feedback_data, f, ensure_ascii=False, indent=2) return True def save_updated_model(self, output_path): """保存更新后的模型""" model_data = { 'classifier': self.classifier, 'label_encoder': self.label_encoder, 'dorm_members': self.dorm_members, 'training_data': self.training_data # 包含训练数据 } joblib.dump(model_data, output_path) print(f"更新后的模型已保存到: {output_path}") class TripletFaceDataset(Dataset): “”“三元组人脸数据集”“” def __init__(self, embeddings, labels): self.embeddings = embeddings self.labels = labels self.label_to_indices = {} # 创建标签到索引的映射 for idx, label in enumerate(labels): if label not in self.label_to_indices: self.label_to_indices[label] = [] self.label_to_indices[label].append(idx) def __getitem__(self, index): anchor_label = self.labels[index] # 随机选择正样本 positive_idx = index while positive_idx == index: positive_idx = random.choice(self.label_to_indices[anchor_label]) # 随机选择负样本 negative_label = random.choice([l for l in set(self.labels) if l != anchor_label]) negative_idx = random.choice(self.label_to_indices[negative_label]) return ( self.embeddings[index], self.embeddings[positive_idx], self.embeddings[negative_idx] ) def __len__(self): return len(self.embeddings) class TripletLoss(nn.Module): “”“三元组损失函数”“” def __init__(self, margin=1.0): super(TripletLoss, self).__init__() self.margin = margin def forward(self, anchor, positive, negative): distance_positive = (anchor - positive).pow(2).sum(1) distance_negative = (anchor - negative).pow(2).sum(1) losses = torch.relu(distance_positive - distance_negative + self.margin) return losses.mean() def train_triplet_model(embeddings, labels, epochs=100): “”“训练三元组模型”“” dataset = TripletFaceDataset(embeddings, labels) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) model = nn.Sequential( nn.Linear(embeddings.shape[1], 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 128) ) criterion = TripletLoss(margin=0.5) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(epochs): total_loss = 0.0 for anchor, positive, negative in dataloader: optimizer.zero_grad() anchor_embed = model(anchor) positive_embed = model(positive) negative_embed = model(negative) loss = criterion(anchor_embed, positive_embed, negative_embed) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() print(f"Epoch {epoch + 1}/{epochs}, Loss: {total_loss / len(dataloader):.4f}") return model main.py代码如下：import sys from dorm_face_recognition_gui import FaceRecognitionSystem from PyQt5.QtWidgets import QApplication if name == “main”: # 设置中文编码支持 if sys.platform == “win32”: import ctypes ctypes.windll.shell32.SetCurrentProcessExplicitAppUserModelID(“dorm.face.recognition”) app = QApplication(sys.argv) app.setStyle("Fusion") # 使用Fusion风格 # 设置应用样式 app.setStyleSheet(""" QMainWindow { background-color: #ecf0f1; } QGroupBox { border: 1px solid #bdc3c7; border-radius: 8px; margin-top: 20px; padding: 10px; font-weight: bold; background-color: #ffffff; } QGroupBox::title { subcontrol-origin: margin; subcontrol-position: top center; padding: 0 5px; } QPushButton { background-color: #3498db; color: white; border: none; padding: 10px 15px; font-size: 14px; margin: 5px; border-radius: 5px; } QPushButton:hover { background-color: #2980b9; } QPushButton:pressed { background-color: #1c6ea4; } QPushButton:disabled { background-color: #bdc3c7; } QLabel { font-size: 14px; padding: 3px; } QComboBox, QSlider { padding: 4px; background-color: #ffffff; } QTextEdit { font-family: "Microsoft YaHei"; font-size: 12px; } """) window = FaceRecognitionSystem() window.show() sys.exit(app.exec_()) ui.py代码如下：from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QPushButton, QLabel, QFileDialog, QComboBox, QSlider, QMessageBox, QTextEdit, QGroupBox, QScrollArea, QDialog, QListWidget) from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon, QFont from face_recognition import FaceRecognition class FaceRecognitionSystem(QMainWindow): def init(self): super().init() # … 原有初始化代码 … # 初始化人脸识别器 self.face_recognition = FaceRecognition() # 添加反馈按钮 self.add_feedback_button() def add_feedback_button(self): """添加反馈按钮到界面""" self.feedback_btn = QPushButton("反馈识别错误") self.feedback_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("dialog-warning")) self.feedback_btn.setStyleSheet("background-color: #f39c12;") self.feedback_btn.clicked.connect(self.handle_feedback) # 找到识别功能组并添加按钮 for i in range(self.control_layout.count()): widget = self.control_layout.itemAt(i).widget() if isinstance(widget, QGroupBox) and widget.title() == "识别功能": layout = widget.layout() layout.addWidget(self.feedback_btn) break def handle_feedback(self): """处理用户反馈""" if not hasattr(self, 'last_results') or not self.last_results: QMessageBox.warning(self, "警告", "没有可反馈的识别结果") return # 创建反馈对话框 dialog = QDialog(self) dialog.setWindowTitle("识别错误反馈") dialog.setFixedSize(400, 300) layout = QVBoxLayout(dialog) # 添加当前识别结果 result_label = QLabel("当前识别结果:") layout.addWidget(result_label) self.feedback_list = QListWidget() for i, result in enumerate(self.last_results, 1): label = result["label"] confidence = result["confidence"] self.feedback_list.addItem(f"人脸 #{i}: {label} (置信度: {confidence:.2f})") layout.addWidget(self.feedback_list) # 添加正确身份选择 correct_label = QLabel("正确身份:") layout.addWidget(correct_label) self.correct_combo = QComboBox() self.correct_combo.addItems(["选择正确身份"] + self.face_recognition.dorm_members + ["陌生人", "不在列表中"]) layout.addWidget(self.correct_combo) # 添加按钮 btn_layout = QHBoxLayout() submit_btn = QPushButton("提交反馈") submit_btn.clicked.connect(lambda: self.submit_feedback(dialog)) btn_layout.addWidget(submit_btn) cancel_btn = QPushButton("取消") cancel_btn.clicked.connect(dialog.reject) btn_layout.addWidget(cancel_btn) layout.addLayout(btn_layout) dialog.exec_() def submit_feedback(self, dialog): """提交反馈并更新模型""" selected_index = self.feedback_list.currentRow() if selected_index < 0: QMessageBox.warning(self, "警告", "请选择一个识别结果") return result = self.last_results[selected_index] correct_identity = self.correct_combo.currentText() if correct_identity == "选择正确身份": QMessageBox.warning(self, "警告", "请选择正确身份") return # 保存反馈数据 self.face_recognition.save_feedback( self.current_image.copy(), result["box"], result["label"], correct_identity ) QMessageBox.information(self, "反馈提交", "感谢您的反馈！数据已保存用于改进模型") dialog.accept() def recognize_faces(self, image): """识别人脸并在图像上标注结果""" # 使用人脸识别器进行识别 self.last_results, display_image = self.face_recognition.recognize( image, threshold=self.threshold_slider.value() / 100 ) # 更新结果文本 self.update_results_text() # 显示图像 self.display_image(display_image) def update_results_text(self): """更新结果文本区域""" if not self.last_results: self.results_text.setText("未识别到任何人脸") return # 构建结果文本 result_text = "<span>识别结果：</span>" for i, result in enumerate(self.last_results, 1): x1, y1, x2, y2 = result["box"] label = result["label"] confidence = result["confidence"] # 处理中文显示问题 if label in self.face_recognition.dorm_members: result_text += ( f"人脸 #{i}: " f"寝室成员 - {label}
" f"位置: ({x1}, {y1}), 置信度: {confidence:.2f}" ) else: result_text += ( f"人脸 #{i}: " f"陌生人
" f"位置: ({x1}, {y1}), 置信度: {confidence:.2f}" ) self.results_text.setHtml(result_text) # ... 其余原有方法 ... 需要把重新训练模型部分和反馈部分全部删除

panel,40)#40%宽度#右侧图像显示区域-占60%宽度self.image_panel=QWidget()self.image_layout=QVBoxLayout(self.image_panel)self.image_label=QLabel()self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)self.image_...

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Excel模板筹资风险分析.zip是一个用于财务风险分析的工具包，它可能包含了一个名为“筹资风险分析.xlsx”的Excel文件，这个文件被压缩在ZIP格式的压缩包中。下面将详细说明这个Excel模板中可能包含的知识点： 1. 筹资风险概念： 筹资风险指的是企业在筹资过程中由于各种不确定因素的影响，使得企业实际获得的筹资成本高于预期成本，或者筹资方式、筹资渠道未能达到预期目的，从而对企业财务状况和经营成果产生不利影响的可能性。筹资风险可以来源于金融市场波动、债务利率上升、企业信用评级下降等因素。 2. Excel在财务分析中的应用： Excel作为一个强大的电子表格软件，广泛应用于各种财务数据分析和管理中。它具备数据处理、图表制作、公式计算等功能，非常适合用来制作财务模型、进行预算编制、风险分析等任务。筹资风险分析中，Excel可以帮助用户进行敏感性分析、情景模拟和概率分析等。 3. 筹资风险分析的关键要素： - 资本结构：分析企业的债务与权益比例，评估不同筹资方式对资本结构的影响。 - 债务成本：估算企业债务的利率和偿还期限，考虑利率风险和偿债压力。 - 股权成本：计算股权筹资的期望回报率，评估股权稀释的影响。 - 流动性风险：考虑筹资后的资金流动性，确保企业运营资金的充足性。 - 筹资成本：计算不同筹资方式的综合成本，比较各种筹资渠道的经济性。 4. Excel模板筹资风险分析.xlsx可能包含的功能： - 数据录入区：用于输入企业的财务数据和筹资相关的具体参数。 - 计算引擎：使用Excel公式和函数来计算筹资成本、预期回报率等关键指标。 - 情景分析表：通过调整不同的变量，模拟出不同的筹资情景，分析其对企业财务状况的影响。 - 敏感性分析：评估筹资参数变动对企业风险和回报的影响程度。 - 图表展示：将分析结果以图表的形式展现出来，比如使用条形图、折线图和饼图等，直观展示风险和回报的对比。 - 结论和建议：根据分析结果提供筹资策略的优化建议。 5. 筹资风险分析的实施步骤： - 明确分析目标：确定分析筹资风险的目的和需要关注的关键点。 - 收集数据：搜集相关的市场数据、企业财务报表、筹资计划等。 - 构建模型：在Excel中根据筹资风险分析的理论框架构建分析模型。 - 输入参数：将收集到的数据输入到Excel模型中。 - 运行分析：利用Excel的数据处理能力，执行必要的计算和分析。 - 解读结果：分析输出结果，并据此解读筹资风险水平。 - 制定策略：基于分析结果，提出筹资策略和风险控制措施。 6. 筹资风险分析的应用场景： 筹资风险分析不仅可以用于企业自身的筹资决策过程中，还可以在投资评估、财务咨询、风险管理和战略规划等领域发挥作用。在企业层面，它可以辅助管理层和财务部门制定更为稳健和有效的资金筹集计划；在咨询领域，可以为投资者提供分析企业的筹资活动和风险状况的专业意见；在学术研究中，筹资风险分析是研究企业资本结构和企业价值的重要工具。 7. 筹资风险分析的局限性： 尽管Excel模板筹资风险分析提供了有力的工具，但也存在局限性。模型依赖于准确的数据输入，如果假设或数据有误，将影响分析结果的可靠性。此外，市场环境的变化、政策的调整以及其他不可预测的因素都可能对筹资风险造成影响，这些在模型中可能难以全面考虑。 通过使用Excel模板筹资风险分析.zip内的筹资风险分析.xlsx文件，企业可以更有效地进行筹资风险管理，制定出更合理的筹资策略，从而降低财务风险，提高企业的整体价值。
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【Z460_Z560 BIOS升级终极指南】：29CN41WW版本升级，性能提升，故障排除

# 摘要 本文探讨了BIOS升级的必要性、益处以及相关风险和解决策略。首先，概述了BIOS的基础概念和版本更新的重要性，接着详细解读了特定笔记本型号Z460/Z560的BIOS架构和升级步骤。文章进一步分析了BIOS升级对于笔记本性能提升的影响，并提供了详细的故障诊断和排除方法。最后，通过分享实际升级案例，总结了BIOS升级的最佳实践和专业建议。本文旨在帮助技术用户深入理解BIOS升级的过程及
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lenet论文

<think>首先，用户查询是：“我想查找LeNet论文相关资料 请问LeNet论文原文及技术解析”。这看起来像是一个新查询，因为系统指令提到“请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答”，但在这个上下文中，没有提供用户上一次的问题或我的回答。所以，我应该基于当前查询和提供的引用内容来回答。 系统指令包括： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 - 回答结构清晰，帮助用户解决问题。 - 参考站内引用：有四个引用
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2022年21所高校单招招生计划汇总

从给定的文件信息来看，我们首先可以推断出该文件是一个关于2022年单独招生（通常称为“单招”）的招生计划。这份计划涉及21所学校，而且文件已经通过“rar”格式进行了压缩。压缩文件虽然只有一个文件名称“2022单招招生计划（21所）”，但实际包含的信息量可能较大。 由于该文件的具体内容没有提供，我们将重点从标题和描述中提取相关知识点，并解释其背景。在展开讨论之前，我们先对“单招”这一概念进行解释。 单招，全称单独招生，是中国高等教育招生体制中的一种特殊模式。在这种模式下，一些大学根据自身教育特色和专业需求，在高考统招录取之前，按照自主命题、自主招生、自主录取的原则，先行录取一部分学生。这种招生方式通常针对具有特殊才能或者在某些领域有突出表现的学生，比如艺术特长生、体育特长生或者在某些科目上有特别成就的学生。 ### 标题知识点 1. **2022单招：** 这指的是2022年的单独招生年份。每年的单招政策可能会有所不同，因此2022年的单招计划是特定于那一年的教育政策和实施细节。 2. **招生计划：** 这涉及到学校或教育机构对即将进行的招生工作的详细规划和安排。招生计划通常包括招生人数、招生专业、报名条件、选拔程序、录取标准、报名时间、考试时间、面试内容等关键信息。 3. **21所：** 表明该招生计划涵盖21所不同的高等教育机构。这些学校可能是综合类大学、理工科大学、师范类大学、艺术类学院等，各自有着不同的专业方向和招生特色。 ### 描述知识点 1. **无具体描述：** 由于描述处没有提供额外信息，我们无法从中提取知识点。 ### 标签知识点 1. **无标签：** 文件未提供标签信息，因此无法从中得到知识点。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 1. **文件压缩：** 使用“rar”格式压缩文件是为了节省存储空间，并且便于文件在网络上传输。压缩文件可以包含多个文件和文件夹，并且通常需要特定的软件来解压。 2. **文件名称：** “2022单招招生计划（21所）”这一名称提示了文件包含的是21所学校的招生计划。该文件可能是由教育主管部门、招生办公室或第三方教育机构发布的。 ### 招生计划的可能内容： 1. **招生专业和人数：** 每所学校都有一系列专业供学生选择，每个专业都有相应的计划招生人数。 2. **报名资格和条件：** 有的单招项目要求学生具备特定的资格或条件，例如在某些学科竞赛中获奖、拥有艺术或体育特长等。 3. **选拔方式：** 单独招生通常会有一套独立于高考的选拔程序，这可能包括学校自行组织的笔试、面试以及特长展示等。 4. **时间安排：** 招生计划中会明确报名时间、考试时间、面试时间等重要节点，以便学生和家长做出安排。 5. **录取办法：** 每所学校都有自己的录取标准和流程，这些信息对于申请学生至关重要。 综上所述，这份压缩文件“2022单招招生计划（21所）”涉及到了教育招生领域中的单招制度，是对于有意向申请2022年单招的考生及其家长来说极为重要的文件。通过对标题的分析，我们可以知道该文件是一个集合了21所大学招生计划的压缩包，这些计划中详细地规定了各自的招生要求、程序和时间表。由于压缩包内部文件具体信息未知，这里没有进一步详细分析。在实际操作中，解压该文件后，用户应当详细阅读各大学的招生简章，以获得最准确的报考信息。